核心概念：隐性推理是什么？
隐性推理指的是不通过显式语言步骤，而是在模型的隐藏状态中逐步完成推理过程。与传统的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）不同，隐性推理将逻辑操作埋藏在神经网络的连续激活中，从而展现出一种“内在的多步思考能力”。
自动生成的英文 PPT presentation：
notebookLM 这项 new feature 目前要蛮长时间才出结果，但最终的 presentation 几乎无可挑剔。
🌴 Coconut范式：在潜空间中“广度优先搜索”
多篇研究提出并探讨了**Coconut（Chain-of-thought in latent space）**这一新兴推理范式：
-
Coconut 模型模拟了广度优先搜索（BFS）般的策略，在潜空间中并行展开多条推理路径，再筛选收敛于正确答案的路径；
-
该机制对**数学问答任务（如ProsQA）和程序式逻辑题（如ProntoQA）**表现尤为出色；
-
相较于传统CoT，它减少了对语言输出的依赖，提升了准确率、稳定性和多样性。
🔁 激活路径与层级递归：多样的隐性推理机制
除了 Coconut 以外，研究还提出了多种实现隐性推理的技术路径：
-
基于激活路径的重用与循环：模型在中间层隐状态中重复利用已有信息；
-
层作为计算单元（layer-as-computation）：模型的每一层可以类比为一次隐性操作或思维跳跃；
-
递归式控制流：通过特定控制信号或激活结构模拟类似程序的循环与条件分支。
🌫️ 扩散模型与无限推理深度
新兴研究探索了**扩散模型（Diffusion Models）**在隐性推理中的应用：
-
扩散过程被视为**“隐性推理路径的连续展开”，支持理论上无限深度**的思考步骤；
-
结合LLM的潜空间操作，可实现在语言层难以表达的复杂逻辑求解任务。
📚 分阶段训练的重要性
成功引导模型掌握隐性推理能力，研究强调：
-
Curriculum learning（课程学习）：由浅入深地训练模型掌握多层次推理；
-
阶段化的指令微调：先训练基础逻辑能力，再训练复杂推理路径；
-
推理-生成解耦：训练模型在隐藏层内部完成思考，再单独触发输出。
🔍 研究意义与挑战
-
效率与泛化性：隐性推理为解决token推理长度瓶颈提供新方案；
-
可解释性难题：隐藏状态中的“思考过程”难以直接观察或控制；
-
安全与对齐风险：在不可见的推理空间中，模型可能学到“非人类可解释”的思路。
